OpenCV 圖像對比度的實踐

更新時間：2021年09月05日 10:15:49 作者：翟天保Steven

本文主要介紹了OpenCV 圖像對比度的實踐，文中通過示例代碼介紹的非常詳細，具有一定的參考價值，感興趣的小伙伴們可以參考一下

本文主要介紹了OpenCV 圖像對比度，具有一定的參考價值，感興趣的可以了解一下

實現原理

圖像對比度指的是一幅圖像中明暗區(qū)域最亮的白和最暗的黑之間不同亮度層級的測量，即指一幅圖像灰度反差的大小。差異范圍越大代表對比越大，差異范圍越小代表對比越小。設置一個基準值thresh，當percent大于0時，需要令圖像中的顏色對比更強烈，即數值距離thresh越遠，則變化越大；當percent等于1時，對比強到極致，只有255和0的區(qū)分；當percent等于0時，不變；當percent小于0時，對比下降，即令遠離thresh的數值更近些；當percent等于-1時，沒有對比了，全是thresh值。

對比度調整算法的實現流程如下：

1.設置調整參數percent，取值為-100到100，類似PS中設置，歸一化后為-1到1。

2.針對圖像所有像素點單個處理。當percent大于等于0時，對比增強，調整后的RGB三通道數值為：

3.若percent小于0時，對比降低，此時調整后的圖像RGB三通道值為：

4.若percent等于1時，大于thresh則等于255，小于則等于0。

至此，圖像實現了明度的調整，算法邏輯參考xingyanxiao。C++實現代碼如下。

功能函數代碼

// 對比度
cv::Mat Contrast(cv::Mat src, int percent)
{
	float alpha = percent / 100.f;
	alpha = max(-1.f, min(1.f, alpha));
	cv::Mat temp = src.clone();
	int row = src.rows;
	int col = src.cols;
	int thresh = 127;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *t = temp.ptr<uchar>(i);
		uchar *s = src.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			uchar b = s[3 * j];
			uchar g = s[3 * j + 1];
			uchar r = s[3 * j + 2];
			int newb, newg, newr;
			if (alpha == 1)
			{
				t[3 * j + 2] = r > thresh ? 255 : 0;
				t[3 * j + 1] = g > thresh ? 255 : 0;
				t[3 * j] = b > thresh ? 255 : 0;
				continue;
			}
			else if (alpha >= 0)
			{
				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) / (1 - alpha));
				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) / (1 - alpha));
				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) / (1 - alpha));
			}
			else {
				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) * (1 + alpha));
				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) * (1 + alpha));
				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) * (1 + alpha));
 
			}
			newr = max(0, min(255, newr));
			newg = max(0, min(255, newg));
			newb = max(0, min(255, newb));
			t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(newr);
			t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(newg);
			t[3 * j] = static_cast<uchar>(newb);
		}
	}
	return temp;
}

C++測試代碼

#include <opencv2/opencv.hpp>
#include <iostream>
using namespace cv;
using namespace std;
 
cv::Mat Contrast(cv::Mat src, int percent);
 
int main()
{
	cv::Mat src = imread("5.jpg");
	cv::Mat result = Contrast(src, 50.f);
	imshow("original", src);
	imshow("result", result);
	waitKey(0);
	return 0;
}
 
// 對比度
cv::Mat Contrast(cv::Mat src, int percent)
{
	float alpha = percent / 100.f;
	alpha = max(-1.f, min(1.f, alpha));
	cv::Mat temp = src.clone();
	int row = src.rows;
	int col = src.cols;
	int thresh = 127;
	for (int i = 0; i < row; ++i)
	{
		uchar *t = temp.ptr<uchar>(i);
		uchar *s = src.ptr<uchar>(i);
		for (int j = 0; j < col; ++j)
		{
			uchar b = s[3 * j];
			uchar g = s[3 * j + 1];
			uchar r = s[3 * j + 2];
			int newb, newg, newr;
			if (alpha == 1)
			{
				t[3 * j + 2] = r > thresh ? 255 : 0;
				t[3 * j + 1] = g > thresh ? 255 : 0;
				t[3 * j] = b > thresh ? 255 : 0;
				continue;
			}
			else if (alpha >= 0)
			{
				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) / (1 - alpha));
				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) / (1 - alpha));
				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) / (1 - alpha));
			}
			else {
				newr = static_cast<int>(thresh + (r - thresh) * (1 + alpha));
				newg = static_cast<int>(thresh + (g - thresh) * (1 + alpha));
				newb = static_cast<int>(thresh + (b - thresh) * (1 + alpha));
 
			}
			newr = max(0, min(255, newr));
			newg = max(0, min(255, newg));
			newb = max(0, min(255, newb));
			t[3 * j + 2] = static_cast<uchar>(newr);
			t[3 * j + 1] = static_cast<uchar>(newg);
			t[3 * j] = static_cast<uchar>(newb);
		}
	}
	return temp;
}